文件名称：psj:通过快速猜测来预测缓慢判断的模型
文件大小：71.3MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-20 18:43:59
JupyterNotebook
预测缓慢的判断 技术报告 埃文斯（Evans O.），斯图米尔（StuhlmüllerA.），坎迪（Cundy C.），凯里（Carey R.），肯顿（Zenton），麦格拉思（McGrath T.），施雷伯（Schreiber A.）（2018） FHI技术报告 动机 假设您在博客上阅读了以下声明： 圣胡安市议会一致投票反对弹Trump特朗普的市长。 您可以快速猜测这是对还是错，但是要真正确保大多数人将不得不进行其他研究。 我们对这样的问题感兴趣，其中：（1）只能通过相对较长/昂贵的过程（可能涉及思考，收集信息，讨论等）来（高置信度）获得真正的答案； 但是（2）快速猜测是可能的，并且包含有用的信息。 具体而言，我们对预测人类对此类问题的判断会随着时间演变的任务感兴趣。 设置 您将需要安装Anaconda，带有开发标头的Python和C编译器。 如果需要安装和更新anaconda，
【文件预览】：
psj-master
----.gitignore(366B)
----setup.cfg(131B)
----README.md(3KB)
----tests()
--------models()
--------__init__.py(0B)
--------data()
----environment.yml(7KB)
----LICENSE(1KB)
----src()
--------models()
--------__init__.py(133B)
--------data()
----scripts()
--------travis()
----notebooks()
--------Run Neural Model.ipynb(501KB)
--------Clairvoyant.ipynb(7KB)
--------User Skills Analysis.ipynb(642KB)
--------.gitattributes(13B)
--------Descriptive Plots.ipynb(1.43MB)
--------Hyperparameter Search for Baselines.ipynb(48KB)
--------Hierarchical Linear Model.ipynb(898KB)
----.envrc(126B)
----.travis.yml(609B)
----data()
--------word2vec.6B.50d.txt.zip(66.03MB)
--------generated()
--------raw()
--------load_from_csv.py(7KB)
--------human-results()
----definitions.py(1KB)